Скалярный продукт C++ против Python ⇐ C++

[Anonymous]

Мне нужна ваша помощь. Я пишу код, который должен выполнять скалярное произведение между вектором b и матрицей C, где точка выполняется между b и каждой строкой C. В numpy это можно легко сделать с помощью numpy.dot. Для b в R^jmax и C в R^{kmax*jmax} с jmax=700 и kmax=100000 для numpy.dot требуется около 20 миллисекунд.
Я пишу тот же код на C++, но производительность намного хуже, где при тех же размерах требуемое время составляет 70 миллисекунд.
Мой код на C++ следующий:

Код: Выделить всё

size_t jmax = 700;
size_t kmax = 100000;
vector C(jmax+1);
vector b(N);  // with N >> jmax

//computation of b and C omitted

double* eps_ptr = C[jmax].ptr;

for (size_t j(0); j < jmax; ++j) {

double* c_ptr = C[j].ptr;
double bj = b[jmax - j];

#pragma loop(ivdep)
for (size_t k(0); k < kmax; ++k) {

eps_ptr[k] += bj * c_ptr[k];
}
}

Некоторые комментарии:

• OV — это особая структура, представляющая собой оптимизированный вектор, который мне не следует трогать. Объект OV имеет метод OV.ptr, который выводит указатель на первый элемент.
• Я помещаю цикл for k внутрь для обеспечения непрерывности памяти.
• Хотя OV eps не принадлежит C «семантически», я помещаю его туда для непрерывности памяти.
• Внутренний цикл for эффективно векторизуется (без прагмы, производительность хуже, и во время компиляции он векторизуется)

Я хочу улучшить производительность моего кода C++, чтобы быть конкурентоспособным по сравнению с numpy.dot. Этот фрагмент кода принадлежит огромной функции F: в других частях F C++ имеет гораздо лучшую производительность, чем реализация F на Python. Код, который я опубликовал, является единственным узким местом в C++, обнаруженным при отладке и профилировании.
РЕДАКТИРОВАТЬ:

• Я компилирую, используя:
  
  
  Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/797 ... -vs-python